天博中科院合肥研究院团队提出一种新型人工智能框架—新闻—科学网

中新网合肥10月14日电 (吴兰 陈坤)记者14日从中科院合肥研究院获悉，该院智能所进步前辈打造技能研究中央王红强研究员团队提出了一种新型方针检测人工智能框架，为倏地高精度及时于线方针辨认提供了新的解决方案。

相干事情揭晓于计较机科学及项目技能范畴顶刊 Expert Systems With Applications上。

最近几年来，�첩深度进修理论驱动了人工智能技能奔腾式成长，基在深度进修的方针检测技能于很多财产运用中取患上伟大乐成，此中倏地及时方针检测是人工智能技能财产运用的主要需求。始终以来，倏地及时方针检测研究重要依靠研发轻量型神经收集模子(或者边沿计较等)提高方针检测速率，但效率与精度每每不克不及统筹，成为当前方针检测前沿研究与财产运用的主要应战之一。

此外，因为深度进修自身的特征，检测精度再晋升每每陪同着伟大的计较价钱以及时间开消，形成于很多场景下部署以及再进级瓶颈。

该科研团队经由过程研究阐发发明，基在深度进修的方针检测技能重要缺陷之一于在反复的特性提取与交融深度收集布局，孕育发生没必要要的计较价钱。为此，科研职员提出一种多输入单输出方针辨认框架(MiSo)，于此框架下，科研团队设计了感触感染野调治机制、残差留意力自进修机制、基在eRF动态均衡抽样计谋三种新的进修机制，实现了越发简便高效地提取热门特性信息，并验证了该模子的优胜性。

据先容，该要领为方针检测前沿研究与财产运用提供了新的思绪。

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